5.3.4 Conclusión
Las llamadas abiertas le permiten encontrar soluciones a problemas que puede expresar claramente, pero que no puede resolver usted mismo.
En los tres proyectos de Netflix convocatoria abierta Premio, Foldit, Peer-to-Patent-investigadores que plantean cuestiones de una forma específica, solicitada soluciones, y luego recogió las mejores soluciones. Los investigadores ni siquiera necesitan saber el mejor experto en preguntar, ya veces las buenas ideas provienen de lugares inesperados.
Ahora también puedo resaltar dos diferencias importantes entre los proyectos de convocatoria abierta y los proyectos de computación humana. En primer lugar, en los proyectos de convocatoria abierta, el investigador especifica un objetivo (por ejemplo, predicción de clasificaciones de películas), mientras que en el cálculo humano, el investigador especifica una microtasca (por ejemplo, clasificar una galaxia). En segundo lugar, en las llamadas abiertas, los investigadores quieren la mejor contribución, como el mejor algoritmo para predecir clasificaciones de películas, la configuración de energía más baja de una proteína o la pieza más relevante del estado de la técnica, no una combinación simple de todas las las contribuciones
Dada la plantilla general para las llamadas abiertas y estos tres ejemplos, ¿qué tipo de problemas en la investigación social podrían ser adecuados para este enfoque? En este punto, debo reconocer que aún no ha habido muchos ejemplos exitosos (por razones que explicaré en un momento). En términos de análogos directos, uno podría imaginar una llamada abierta de estilo entre pares utilizada por un investigador histórico que busca el documento más antiguo para mencionar una persona o idea específica. Un enfoque de llamada abierta a este tipo de problema podría ser especialmente valioso cuando los documentos potencialmente relevantes no se encuentran en un solo archivo, sino que están ampliamente distribuidos.
De manera más general, muchos gobiernos y compañías tienen problemas que podrían ser susceptibles de llamadas abiertas porque las llamadas abiertas pueden generar algoritmos que pueden usarse para predicciones, y estas predicciones pueden ser una guía importante para la acción (Provost and Fawcett 2013; Kleinberg et al. 2015) Por ejemplo, al igual que Netflix quería predecir las clasificaciones en las películas, los gobiernos podrían querer predecir los resultados, como qué restaurantes son más propensos a tener violaciones del código de salud para asignar los recursos de inspección de manera más eficiente. Motivados por este tipo de problema, Edward Glaeser y sus colegas (2016) utilizaron una llamada abierta para ayudar a la Ciudad de Boston a predecir las violaciones de higiene y saneamiento de los restaurantes a partir de los datos de las revisiones de Yelp y de los datos de inspección histórica. Estimaron que el modelo predictivo que ganó la convocatoria abierta mejoraría la productividad de los inspectores de restaurantes en aproximadamente un 50%.
Las llamadas abiertas también pueden usarse para comparar y probar teorías. Por ejemplo, el estudio Fragile Families and Child Wellbeing ha rastreado a aproximadamente 5,000 niños desde su nacimiento en 20 ciudades diferentes de los Estados Unidos (Reichman et al. 2001) . Los investigadores han recopilado datos sobre estos niños, sus familias y su entorno más amplio al nacer y a edades de 1, 3, 5, 9 y 15 años. Dada toda la información sobre estos niños, ¿qué tan bien podrían los investigadores predecir resultados como quién se graduará de la universidad? O, expresado de una manera que sería más interesante para algunos investigadores, ¿qué datos y teorías serían los más efectivos para predecir estos resultados? Como ninguno de estos niños tiene la edad suficiente para ir a la universidad, esta sería una verdadera predicción prospectiva, y existen muchas estrategias diferentes que los investigadores podrían emplear. Un investigador que cree que los vecindarios son críticos en la configuración de los resultados de la vida podría tener un enfoque, mientras que un investigador que se centra en las familias podría hacer algo completamente diferente. ¿Cuál de estos enfoques funcionaría mejor? No sabemos, y en el proceso de averiguarlo, podríamos aprender algo importante sobre las familias, los vecindarios, la educación y la desigualdad social. Además, estas predicciones podrían usarse para guiar la recolección de datos futuros. Imagínese que había un pequeño número de graduados universitarios a los que ninguna de las modelos predecía graduarse; estas personas serían candidatos ideales para entrevistas de seguimiento cualitativas y observación etnográfica. Por lo tanto, en este tipo de llamada abierta, las predicciones no son el final; más bien, proporcionan una nueva forma de comparar, enriquecer y combinar diferentes tradiciones teóricas. Este tipo de convocatoria abierta no es específica al uso de los datos del estudio Fragile Families and Child Wellbeing para predecir quién irá a la universidad; podría usarse para predecir cualquier resultado que eventualmente se recopile en cualquier conjunto de datos sociales longitudinales.
Como escribí anteriormente en esta sección, no ha habido muchos ejemplos de investigadores sociales que usan llamadas abiertas. Creo que esto se debe a que las llamadas abiertas no se adaptan bien a la forma en que los científicos sociales suelen hacer sus preguntas. Volviendo al Premio Netflix, los científicos sociales generalmente no preguntan sobre la predicción de gustos; más bien, preguntarían sobre cómo y por qué los gustos culturales difieren para las personas de diferentes clases sociales (véase, por ejemplo, Bourdieu (1987) ). Dicha pregunta sobre "cómo" y "por qué" no conduce a soluciones fácilmente verificables y, por lo tanto, parece poco adecuada para las llamadas abiertas. Por lo tanto, parece que las llamadas abiertas son más apropiadas para la predicción de preguntas que las preguntas de explicación . Los teóricos recientes, sin embargo, han pedido a los científicos sociales que reconsideren la dicotomía entre explicación y predicción (Watts 2014) . A medida que la línea entre la predicción y la explicación se difumina, espero que las llamadas abiertas sean cada vez más comunes en la investigación social.
